移动机器人原理与设计-第六章移动机器人感知
《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知
《移动原理与设计》第六章移动感知移动原理与设计第六章移动感知本章介绍了移动的感知技术，包括环境感知和自身感知两部分。
环境感知主要涉及传感器的选择与应用，自身感知则是指对自身状态的感知。
1、环境感知1.1 摄像头摄像头是移动常用的感知设备之一，它可以获取环境的图像信息。
在移动中，摄像头可用于目标检测与跟踪，地图构建，路径规划等任务。
1.2 激光雷达激光雷达可以通过测量激光束的反射时间来获取环境的三维空间信息，常用于障碍物识别与距离测量。
激光雷达在移动中广泛应用于导航与避障等任务。
1.3 超声波传感器超声波传感器利用声波的反射来测量与障碍物的距离，常用于短距离的避障与边界检测。
1.4 红外传感器红外传感器可以检测物体释放的红外辐射，常用于距离测量、目标检测与识别、环境监测等应用。
2、自身感知2.1 里程计里程计是一种用于测量位姿（位置、姿态）变化的传感器。
通常采用轮式编码器或惯性测量单元来实现。
2.2 IMUIMU（惯性测量单元）主要由陀螺仪、加速度计和磁力计构成，可用于测量的姿态、加速度和角速度等信息。
2.3 姿态传感器姿态传感器用于测量的姿态，包括倾斜角度、方向等信息。
常用的姿态传感器有陀螺仪、加速度计和磁力计等。
附件：本文档涉及以下附件：1、图像处理算法代码2、激光雷达数据处理代码3、传感器驱动代码法律名词及注释：1、版权：指对作品的著作权人享有的法律权益。
2、专利：指对发明的专有权利，包括制造、使用、销售等。
3、商标：指一种特定的标识，用于区分和识别特定的商品或服务。
4、知识产权：包括版权、专利、商标等权益的集合。
国家开放大学《机器人技术及应用》章节测试参考答案
国家开放大学《机器人技术及应用》章节测试参考答案第一章机器人技术与应用一、判断1.机器人是在科研或工业生产中用来代替人工作的机械装置。
（√）2.19世纪60年代和20世纪70年代是机器人发展最快、最好的时期，这期间的各项研究发明有效地推动了机器人技术的发展和推广。
（×）3.对于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。
（√）4.所谓特种机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。
（×）5.机器人机械本体结构的动作是依靠关节机器人的关节驱动，而大多数机器人是基于开环控制原理进行的。
（×）6.机器人各关节伺服驱动的指令值由主计算机计算后，在各采样周期给出，由主计算机根据示教点参考坐标的空间位置、方位及速度，通过运动学逆运算把数据转变为关节的指令值。
（√）7.为了与周边系统及相应操作进行联系与应答，机器人还应有各种通信接口和人机通信装置。
（√）8.轮式机器人对于沟壑、台阶等障碍的通过能力较高。
（×）9.为提高轮式移动机器人的移动能力，研究者设计出了可实现原地转的全向轮。
（√）10.履带式机器人是在轮式机器人的基础上发展起来的，是一类具有良好越障能力的移动机构，对于野外环境中的复杂地形具有很强的适应能力。
（√）11.腿式（也称步行或者足式）机构的研究最早可以追溯到中国春秋时期鲁班设计的木车马。
（√）12.机器人定义的标准是统一的，不同国家、不同领域的学者给出的机器人定义都是相同的。
（×）13.球形机器人是一种具有球形或近似球形的外壳，通过其内部的驱动装置实现整体滚动的特殊移动机器人。
（√）14.可编程机器人可以根据操作员所编的程序，完成一些简单的重复性操作，目前在工业界已不再应用。
（×）15.感知机器人，即自适应机器人，它是在第一代机器人的基础上发展起来的，具有不同程度的“感知”能力。
移动机器人原理与设计
移动机器人原理与设计
移动机器人的原理与设计
移动机器人是一种能够自动执行特定任务的机器人，它能够在无人监督的情况下移动、导航和完成指定的工作。
为了实现这一目标，移动机器人通常借助多种传感器和智能控制系统。
移动机器人的基本原理是通过传感器获取环境信息，经过处理与分析后，控制机器人的运动和动作。
常用的传感器包括摄像头、超声波传感器、红外线传感器、激光雷达等。
这些传感器能够帮助机器人感知周围的障碍物、地形、光线等信息，从而实现导航和避障。
在设计移动机器人时，需要考虑机器人的结构和动力系统。
机器人的结构应该能够适应不同的环境和任务要求，同时具备稳定性和灵活性。
例如，一些机器人会采用四足或六足的结构，以便在不同地形上移动。
动力系统则决定了机器人的运动模式和工作持续时间，可以使用电池、燃料电池或者其他能源。
智能控制系统是移动机器人的核心部分，它负责处理传感器信息、制定运动策略、计算路径规划和执行动作。
这个系统通常使用嵌入式计算设备，如微处理器、单片机或者嵌入式系统。
控制系统需要结合自主导航算法、运动规划算法和决策算法，以最优的方式完成任务。
在实际应用中，移动机器人可以用于各种任务，例如巡检、清洁、货物搬运、协助手术等。
它们可以在医院、工厂、仓库、
公共场所等不同的环境中发挥作用，提高生产效率、减少人力成本，并且可以应对一些危险或繁重的工作。
总体来说，移动机器人的原理与设计是基于传感器、结构和控制系统的综合应用，通过智能控制和导航实现自主移动和任务执行。
通过不断的技术创新和应用探索，移动机器人将在未来的各个领域中发挥更重要的作用。
《机器人感知与智能》PPT课件
类型传感器，还有多功能集成传感器。 多传感器系统与信息融合主要作用：
1、提高系统可靠性：替代。 2、降低系统的不确定性：沉余 3、提高完整描述环境的能力：协同 4、提高系统的实时性：并行处理
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山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/09/702
LED
AB AC
B C
盘码及狭缝 也称光栅盘
转轴
零位标志
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山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/092/902
第二节 机器人知觉与传感器
1）、工作原理
当光栅盘随被测工作轴一起转动时，每转过一 个缝隙，光电管就会感受到一次光线的明暗变化， 并转变成电信号的强弱变化，这个电信号近似于正 弦波，经过整形和放大等处理，变换成脉冲信号。 通过计数器计量脉冲的数目，即可测定旋转运动的 角位移；通过计量脉冲的频率，即可测定旋转运动 的转速。
第二节 机器人知觉与传感器
2）、绝对式光电编码器工作原理：
图1-8 绝对式光电编码器原理
编辑ppt
山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/092/602
第二节 机器人知觉与传感器
3）、直接读出角度坐标的绝对值。 • 不受掉电、关机的影响。 • 没有累积误差，可靠性高，抗干扰能强 。 • 使用简单，方向判断较容易。 • 范围大于360度时可采用多组码盘。 • 每个码道都必须放置光电收发装置。 • 编码器的精度取决于位数。 • 最高运转速度比增量式光电编码器高。 • 价格高
第一节 基本概念与相关理论
6.1.3机器人与人工智能
人工智能是指将人类所具有的智能的一部分 用计算机来实现以及与此相关的技术领域。
《移动机器人》课件-第6章 移动机器人定位
传感器动态性能还需提高，地图 存在累积误差
12
6.2 同时定位与建图
SLAM问题可以描述为： 移动机器人从一个未知的位置出发，在不断运动过程中根据自身位姿估计和传感 器对环境的感知构建增量式地图，同时利用该地图更新自己的定位。 定位与增量式建图融为一体，而不是独立的两个阶段。
13 移动机器人
6.2 同时定位与建图
移动机器人
三维正态分布曲线
6.3.2 NDT算法
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
相对于ICP需要剔除不合适的点对（点对距离过大、包含边界点的点对）的 缺点，NDT算法不需要消耗大量的代价计算最近邻搜索匹配点，并且概率密度函 数在两幅图像采集之间的时间可以离线计算出来；
Cartographer的核心内容是融合多传感器数据的局部子图创建以及闭环检测 中的扫描匹配。该方案的不足是没有对闭环检测结果进行验证，在几何对称的环 境中，容易引起错误的闭环。
移动机器人
6.3 基于激光雷达的定位方法
激光雷达点云数据是由一系列空间中的点组成的，属于稀疏点云。 点云处理的关键在于点云的配准，是通过点云构建完整场景的基础。 目前常用的配准方法有ICP算法和 NDT算法。 典型的基于激光雷达的定位方法主要有：Gmapping、Hector SLAM和
6.1 定位
（2）绝对定位 原理：确定移动机器人在全局参考框架下的位姿信息。 特点：不依赖于时间和初始位姿，没有累积误差问题，具有精度高、可靠性
强等特点。 采用导航信标、主动或被动标识、地图匹配、全球定位系统、超声波、激光、
卫星、WiFi、射频标签、蓝牙、超宽带、计算机视觉等定位方法，属于绝对定位 范围。
机器人感知技术工作原理
机器人感知技术工作原理机器人感知技术在现代科技发展中起着举足轻重的作用，它能够使机器人获得对周围环境的感知和认知能力，以便更好地与人类进行交互和执行任务。
本文将介绍机器人感知技术的工作原理。
一、机器人感知技术的概述机器人感知技术是指机器人通过传感器获取外界信息，并利用算法对这些信息进行解析和理解的过程。
感知技术可以帮助机器人感知到物体的位置、形状、颜色等特征，从而使其能够做出相应的反应和决策。
二、机器人感知技术的传感器类型1. 视觉传感器视觉传感器是机器人感知技术中最常用的一种传感器。
它能够通过拍摄图像或视频来获取环境中物体的信息。
常见的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。
机器人通过解析图像或视频，可以获得物体的位置、形状、颜色等信息。
2. 声音传感器声音传感器可以使机器人感知到环境中的声音信号。
机器人可以利用声音传感器来识别语音指令、检测环境中的声音变化等。
声音传感器在机器人语音交互、环境监测等方面具有重要的作用。
3. 接触传感器接触传感器可以帮助机器人感知到物体的接触力、压力等信息。
通过接触传感器，机器人可以判断物体的硬度、形状等特征，从而更加准确地操作和处理物体。
4. 红外传感器红外传感器能够感知物体发出的红外信号，从而获得物体的温度、距离等信息。
机器人可以通过红外传感器来追踪物体的运动轨迹、感知物体的热量分布等。
5. 气体传感器气体传感器可以使机器人感知到环境中的气体浓度和成分等信息。
机器人通过气体传感器可以检测空气中的有害气体，警示人类避免受到污染。
三、机器人感知技术的应用场景1. 工业生产机器人感知技术在工业生产中有着广泛的应用。
通过视觉传感器，机器人可以对产品进行质量检测，识别缺陷并及时处理。
同时，通过接触传感器，机器人可以实现对产品的抓取和组装。
这些感知技术的应用大大提高了工业生产的效率和质量。
2. 家庭服务机器人感知技术在家庭服务领域也有着重要的应用。
机器人可以通过视觉传感器识别家庭成员的面部特征，实现人脸识别技术。
agv移动机器人原理与设计
agv移动机器人原理与设计AGV（Automated Guided Vehicle），即自动引导车，是一种智能型的移动机器人。
它基于红外线、激光和视觉等多种传感器技术，利用计算机控制系统，实现自主的导航和运输。
AGV移动机器人的运行原理主要包括三个主要的部分：导航、位置确定和运动控制。
1. 导航：AGV移动机器人通过激光或红外线等传感器根据设定的导航路径进行自主导航。
2. 位置确定：AGV移动机器人利用位置传感器、编码器和激光器等装置实时获取其位置信息。
3. 运动控制：AGV移动机器人的运动控制主要包括速度控制、方向控制和转向控制等。
AGV移动机器人的设计1. 硬件设计：AGV移动机器人的硬件设计包括机械结构、控制系统和传感器等。
a) 机械结构：机械结构设计决定了AGV移动机器人的形状和外观，同时也影响着机器人的负载能力和稳定性。
因此，机械结构设计需要考虑机器人的运输任务，以便更好地满足用户的需求。
b) 控制系统：控制系统是AGV移动机器人的核心部分，它主要由控制板和电机等组成。
在设计控制系统时需要考虑以下要素：控制方式、控制精度和刹车系统等。
c) 传感器：传感器在AGV移动机器人的自主导航和定位中扮演着重要角色。
常用的传感器有：红外传感器、激光传感器和编码器等。
a) 系统架构：系统架构包括软硬件的分层、模块化和接口定义等。
良好的系统架构有利于程序的设计、开发和维护。
b) 导航规划：导航规划是AGV移动机器人的基础，通过对机器人的移动任务的分析，确定最优的路径。
导航规划通过机器人的传感器信息获取、对环境的感知来选择适当的路径，以实现更高程度的自主导航。
c) 运动控制：运动控制主要是通过控制软件实现AGV移动机器人的速度、方向和转向等，同时控制机器人的动力、制动和倒车等功能，提高机器人的运动精度和稳定性。
通过编写特定的控制算法，避免机器人过度或轻微摆动。
总之，AGV移动机器人原理和设计均涉及到硬件和软件两个方面，其中，硬件方面包括机械结构、控制系统和传感器等组成部分，软件方面则包括系统架构、导航规划和运动控制等。
工业机器人及其应用第6章-感知系统
6.1机器人感知技术与传感器概述
有些辅助工作需要传感器的帮助
➢ 产品检验：需要视觉 ➢ 零件分类：需要视觉，对零件进行识别
需要触觉，判断是否接触到零件 需要力觉，判断零件是否放置到位
6.1机器人感知技术与传感器概述
“使用者安全”需要传感器
➢ 安全导线； ➢ 安全开关； ➢ 防干扰传感器：电容式、光电式、超声波式等
② 导电橡胶式 它以导电橡胶为敏感元件。当触头接触外界物体受压后，压迫导电
橡胶，使它的电阻发生改变，从而使流经导电橡胶的电流发生变化。这 种传感器的缺点是由于导电橡胶的材料配方存在差异，出现的漂移和滞 后特性也不一致，优点是具有柔性。
③ 含碳海绵式 它在基板上装有海绵构成的弹性体，在海绵中按阵列布以含碳海绵。
4）精度 精度是指传感器的测量输出值与实际被测量值之间的误
差。在机器人系统设计中，应该根据系统的工作精度要求选 择合适的传感器精度。
6.1机器人感知技术与传感器概述
5）重复性 在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间
的一致性。若一致性好，传感器的测量误差就越小，重复性越好。对于 示教-再现型机器人，传感器的重复性至关重要，它直接关系到机器人能 否准确再现示教轨迹。
y = kx
若 k为常数，或者近似为常数，则传感器的线性度较高；如果 k是一个变化较 大的量，则传感器的线性度较差。机器人控制系统应该选用线性度较高的传感器。 实际上，只有在少数情况下，传感器的输出和输入才呈线性关系。在大多数情况下， k为 x的函数，即
b = f (x) = a0 + a1x1 + a2x2 + ... + an xn
编码器可分为绝对式和增量式两种。以下主要介绍绝对式编码器和增量式编
移动机器人原理
移动机器人原理
移动机器人原理是基于传感器和控制系统的相互配合来实现自主移动和执行任务的技术原理。
移动机器人通常配备了多种传感器，如激光传感器、视觉传感器、距离传感器等，用于感知环境信息和获取自身位置以及周围物体的状态。
通过这些传感器收集到的数据，移动机器人会将其传输到控制系统中进行分析和处理。
控制系统会根据传感器数据的变化以及预设的控制算法，制定出相应的行动策略并控制机器人的运动。
例如，当机器人检测到前方有障碍物时，控制系统会根据传感器数据生成避障的路线规划，使机器人绕过障碍物。
移动机器人的控制系统通常是基于嵌入式系统，可以执行复杂的决策和计算任务。
控制系统还可以与其他外部系统进行通信，例如与中央控制中心或其他机器人进行数据交换和协作。
这样的架构可以实现多机器人协同工作，提高工作效率。
基于传感器和控制系统的配合，移动机器人可以实现各种功能，如自主导航、物体识别与抓取、环境监测等。
这些功能使移动机器人成为工业生产、物流配送、医疗护理等领域的有力助手，提高了生产效率和工作质量。
同时，移动机器人也面临着诸如安全性、精确性等方面的挑战，需要不断完善技术和算法，以提升自身性能和适应性。
《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知
紅外感測器
HS0038 （紅外接收管）
HS0038只是一個紅外接收管，在實 際使用時須與紅外發射管配對使用， 另外，紅外接收管和紅外發射管有兩 種裝配方式，即對射式和反射式。
HS0038管腳封裝圖
紅外發射管發射電路
HS0038接收電路
ST188 特點： 採用高發射功率 紅外二極體和高 靈敏度光電晶體 管組成。檢測距 離可調整範圍大， 4--13 mm可用。 採用非接觸方式 。
i j i j cosi sin j
i j i j cos(i j )
r
cos(
i 1 i i
n
i
)
i 1
n
i
基於可視表像的特徵提取
空間局部特徵提取方法 全圖像特徵提取方方法，並舉例說明。 2.什麼是模擬攝像頭？什麼是數字攝像頭？兩者的區別是什麼？ 3.試給出CMOS攝像頭和CCD攝像頭的優缺點，在實際應用中 應如何選擇？ 4.什麼是特徵提取？在移動機器人學中，特徵提取有哪些方法？ 5.試簡述超聲波感測器進行距離測量的工作原理。 6.ST188紅外光電傳感器廣泛應用於巡線機器人的設計，在實際 應用中，如何提高系統對環境的適應性？
高斯分佈圖
誤差的傳播
Yj f j ( X1...X m ), j 1, 2,...m
誤差傳播示意圖
一維誤差非線性傳播問題
CY FX CX F
f1 其中： X 1 FX f f n X 1
T X
•Cx表示輸入不確定性的協方差矩陣， •CY表示輸出不確定性的協方差矩陣， •Fx表示系統的雅可比矩陣
di i cos(i ) r
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摄像头与单片机连接电路
Yn 6——14（摄像头） VSYNC 16（摄像头） HREF 15（摄像头） 信号; DGND 17（摄像头） DVDD 19（摄像头）
为数据输出； 垂直同步信号/复合信号; 水平参考输出/垂直帧同步
信号地; +5V电源;
6.2 不确定性表示
误差的统计表示
f(x)12exp((x22)2)
ST188实物图
ST188封装及内部示意图
VCC R1 120R
U1
ST188
VCC
VCC
7
1
2 R2 10K
U2A 8
LM324
P or t
D1 LED
6
R3 VCC
1K
1 R4A
16
10K
ST188应用电路图
2
R5 RES2
超声波传感器
➢压电陶瓷超声波换能器（UCM—T40K1，UCM—R40K1）
fn
L
fn
X 1 X m
6.3 特征提取
基于距离数据的特征提取
直线特征的提取为例
di
为：
直线方程如下：
直线特征提取示意图
c o s c o s s i n s i n r c o s ( ) r 0
点与直线之间的正交距离：
di icos(i)r
选取的性能指标函数：
n
n
第六章 移动机器人感知
• 移动机器人的传感器 • 不确定性的表示 • 特征提取
1
6.1 移动机器人的传感器
传感器的分类
根据传感器所采集内容的不同 ➢ 内部传感器：如用于角度测量的角度传感器 ➢ 外部传感器 ：如光强传感器 根据实现测量的方法的不同 ➢ 主动传感器：如红外传感器 ➢ 被动传感器：如摄像头
可实现移动机器人的移动测距。
图像传感器（摄像头）
➢CCD和CMOS传感器 ➢图像的采集及处理 ：行、场，隔行扫描等基本 概念；两个重要概念：有效像素、分辨率 ➢CMOS数字摄像头（OＶ7620）
主要技术参数 •1/3英寸数字式CMOS图像传感器; •有效像素: 664(水平方向)×492（垂直方向）； •内置１0为双通道ＡD转换器，输出８位图像数据； •5V电源供电； •工作时功耗<120mW，待机时功耗<10mW; •扫描方式：逐行/隔行扫描; •信噪比: >48dB；
超声波换能器外形图
➢超声波测距模块DYP-ME007
特点：工作电压：DC5V 静态电流：小于2mA 电平输出：5V（接收到回波时） ，0V 感应角度：不大于15度 感应距离：4cm--5m 精度：0.3cm
模块外形图
•引脚介绍：按图顺序依次为（左起）：VCC、trig（控制端）、 echo （接收端）、out （空脚）、GND。 •使用方法：本模块输出方式为PWM。我们可以利用单片机从 控制口给出一个10us以上的高电平，就可以在接收口等待高 电平输出。一旦有高电平输出就可以打开定时器进行计时， 当此口变为低电平时就可以读定时器的值，定时器的值就为 此次测距的时间，由于超声波在空间中传播的速度是确定且 已知的，所以我们就可以计算出距离，如此周期性地测量方
高斯分布图
误差的传播
Y jfj(X 1 ...X m ),j 1 ,2 ,...m
误差传播示意图
一维误差非线性传播问题
CY FXCXFXT
•Cx表示输入不确定性的协方差矩阵， •CY表示输出不确定性的协方差矩阵， •Fx表示系统的雅可比矩阵
其中：
f1 X 1
L
f1
X
m
FX f M L M
红外传感器
➢ HS0038 （红外接收管）
HS0038只是一个红外接收管，在实 际使用时须与红外发射管配对使用， 另外，红外接收管和红外发射管有两 种装配方式，即对射式和反射式。
HS0038管脚封装图
红外发射管发射电路
HS0038接收电路
➢ST188 特点： 采用高发射功率 红外二极管和高 灵敏度光电晶体 管组成。检测距 离可调整范围大， 4--13 mm可用。 采用非接触方式 。
ijijcos(i j)
n
i i co s( i )
r i1
n
i
i1
基于可视表象的特征提取
➢空间局部特征提取方法 ➢全图像特征提取方法
习题：
1.试给出移动机器人传感器的分类方法，并举例说明。 2.什么是模拟摄像头？什么是数字摄像头？两者的区别是什么？ 3.试给出CMOS摄像头和CCD摄像头的优缺点，在实际应用中 应如何选择？ 4.什么是特征提取？在移动机器人学中，特征提取有哪些方法？ 5.试简述超声波传感器进行距离测量的工作原理。 6.ST188红外光电传感器广泛应用于巡线机器人的设计，在实际 应用中，如何提高系统对环境的适应性？
Sdi2(cos()r)2
i1
i1
分别对各个参数求一阶偏导：
i
S
0
S
0
r
选择权值：
i
1
2 i
性能指标函数化为：
n
n
S idi2 i(cos()r)2
i1
i1Leabharlann 加权最小平方意义下的解为：
n
ii2sin2i
2
1 2arctanii n 11ii2cos2i
i
1
i
ijijcosisinj